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Défis scientifiques

© INRIA / Photo C. Lebedinsky

Les priorités scientifiques du centre peuvent être vues comme des renforcements ou des spécialisations de certains axes de recherche actuels riche d’avenir et d’impact.

Sûreté, sécurité et fiabilité pour les architectures, les logiciels et les données

La sûreté (pas de "plantage"), la sécurité (fonctionnement même dans un contexte hostile), et la fiabilité (supervision du comportement des systèmes multicomposants) visent à démontrer qu’une architecture logicielle, qu’un logiciel ou qu’un système remplissent leur fonction.
Que ce soit dans les domaines de haute technologie (aéronautique, nucléaire...) ou du fait de l’informatisation croissante de tous les aspects de notre vie quotidienne (RFID ubiquitaires, transactions bancaires, vote électronique, loi Hadopi, offres de géolocalisation…), il est indispensable aujourd’hui de pouvoir donner des garanties fonctionnelles, mais également sociétales (par exemple en termes de respect de la vie privée) pour les systèmes numériques. Il reste aujourd’hui de nombreux défis ouverts dans ce domaine pour combler le fossé grandissant entre les progrès techniques et technologiques et la société. Fort de son expertise existante, le centre entend également profiter de la présence actuelle ou annoncée de nombreux partenaires tant du domaine des sciences du numérique que de celui des science humaines et sociales.

Traitement de données et modélisation pour les sciences du vivant

Objet de recherche le plus facilement appréhendable par la société, les sciences du vivant, et en particulier la médecine, sont aujourd’hui au premier plan des sciences du numériques. Elles participent au déluge de données, à partir d’expérimentations aussi bien in vivo (séquençage du génome, imagerie médicale et neuro-imagerie), produisant des données forcément peu fiables, à partir desquelles il s’agit de bâtir des modèles numériques fiables, explicatifs et/ou prédictifs, qu'in silico , pour la visualisation, l’analyse et l’interprétation des sorties de tels modèles. Du point de vue scientifique, un premier défi est le passage à l’échelle en taille et la prise en compte de la complexité structurelle et sémantique des données. Les techniques des bases de données doivent être revues et élargies pour incorporer d’un côté la complexité sémantique des données produites simultanément par des milliers de sources, et de l’autre des nouvelles infrastructures de traitements distribués telles que le cloud . Un autre défi scientifique concerne la structuration et la compréhension des contenus en découvrant des connaissances sur ces données, soit à partir d’autres connaissances soit à partir de leurs usages. L’apprentissage, non-supervisé ou supervisé, propose des représentations compactes et des méthodes efficaces d’analyse de données massives. La distribution du processus de décision ainsi que des outils d’optimisation dans ce contexte permettent le passage à l’échelle, la modularité, et la gestion optimale du contenu, tout en prenant en compte le comportement dynamique des données et usagers distribués. Enfin, mettre l’utilisateur au centre du processus d’analyse et développer des outils de visualisations appropriés et des interactions se basant par exemple sur la structure géométrique ou de réseau des données permettront une meilleure compréhension des systèmes qui en sont à l’origine.

L’environnement du centre est particulièrement propice au développement de ces activités et le centre entend bien intensifier sa participation à ces axes de recherche essentiels.

Optimisation de la consommation et de la distribution énergétiques

Mettant en jeu des systèmes hétérogènes complexes dans des environnements fortement dynamiques et incertains, nécessitant souvent des prises de décisions distribuées en mal de cohérence globale, les problèmes d’optimisation et de contrôle des dispositifs énergétiques posent des défis scientifiques, technologiques et économiques d’une importance cruciale pour la société. Les systèmes en jeu sont de plus en plus complexes et interdépendants. Pour la modélisation, l’observation et la commande de tels systèmes, les approches sont déterministes ou stochastiques, et les variables de décision peuvent être discrètes ou continues, selon la nature du problème. Le centre a la volonté d’intensifier ses activités dans le domaine, déjà présentes dans plusieurs équipe-projets.

Mots-clés : Recherche Saclay - Île-de-France

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